Me gradué del departamento de estadísticas de UC Berkeley y actualmente estoy trabajando como científico de datos.
Si está evaluando una escuela únicamente por su fortaleza en el campo de la “ciencia de datos”, mi consejo sería: no lo haga. La ciencia de datos es un campo emergente, y todavía no hay programas comprobados de pregrado o posgrado (aunque algunos programas de calidad parecen estar surgiendo en Berkeley y otras escuelas como Columbia y Carnegie Mellon).
Por el contrario, vea si las escuelas que está visitando tienen departamentos sólidos de estadística, matemáticas e informática. Es mucho mejor profundizar en uno de esos tres campos, con alguna competencia básica en los otros dos, que tratar de obtener un título o certificado especializado en “ciencia de datos”.
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En Berkeley, los departamentos de Estadística e Informática de la universidad ofrecen una serie de clases que son fundamentales para la disciplina de la ciencia de datos:
1. Aprendizaje automático estadístico – Stat 154
2. Inteligencia artificial – CS 188
3. Aprendizaje automático – CS 189
4. Un amplio grupo de probabilidad, matemática, estadística y otros cursos de ingeniería.
Creo que sería mucho mejor enfocarse en obtener profundidad en matemáticas, estadísticas o ciencias de la computación en lugar de mirar un currículo completo de ciencias de datos.
También agregaría que mi opinión está anclada en este momento particular en el tiempo (marzo de 2015). Reconozco que eventualmente puede haber títulos de ciencia de datos bien establecidos y de alta calidad. Después de todo, cuando las estadísticas comenzaron como un campo, muchos matemáticos se burlaron y no podían ver por qué obtendrías un grado deslumbrante cuando en cambio podías especializarte en el campo real de las matemáticas.
Por lo tanto, puede haber un gran programa para la ciencia de datos en Berkeley o en otro lugar. Pero en el presente, creo que centrarse en las estadísticas, las matemáticas o la informática es una apuesta mucho más segura.
